El presente artículo es uno de varios documentos que hacen parte de la investigación principal titulada: “El Alcance de las Economías de aglomeración de las empresas localizadas en el área metropolitana de Santiago de Cali”. Por tanto, los hallazgos encontrados en el presente documento, se constituye en un primer estudio, con base en la metodología de análisis exploratorio y no determinístico, con el propósito de identificar los patrones de aglomeración y densidad espacial de las empresas localizadas en esta área. Por tanto, es importante mencionar que los patrones de aglomeración corresponden a la manera como se agrupan las empresas con base en la distancia de la localización entre los establecimientos por medio de la metodología de la función K de Ripley. De ahí que, es importante indicar que la aglomeración o agrupación (clustering) de los agentes económicos se produce en diferentes jerarquías geográficas y además con distintas formas. Por consiguiente, un modelo aglomeración se origina por la agrupación de pequeños establecimientos (tiendas y restaurantes), otro modelo se halla en el desarrollo de las ciudades, proporcionando una pluralidad de distritos industriales; generando disparidades regionales dentro de un territorio o país (Krugman, 1999).

Para comenzar, se resalta el papel que juegan las aglomeraciones (empresas y población), en el desarrollo económico territorial y que ha sido analizado desde el siglo XIX. Como resultado de un conjunto de acciones colectivas, las aglomeraciones se robustecen (Martí y Muñoz, 2009), generando beneficios o ventajas derivadas de las multitudes, tanto para las empresas establecidas como para las potenciales recién llegadas (Audretsh y Feldman, 1996; Dumais, Ellison y Glaeser 2002; Duranton y Puga, 2004; Rosenthal y Strange, 2001, 2003), fortaleciendo así, el crecimiento y la competitividad territorial.

La preocupación por las economías de aglomeración (economías de localización y economías de urbanización en términos de Camagni, (2011) cobra relevancia, primero porque, una vez iniciado un proceso de aglomeración, dichas economías emergen y se vuelven acumulativas, y empujan el crecimiento de las áreas urbanas y metropolitanas (Thisse, 2018).

Por tanto, el propósito general de la presente investigación es mejorar la comprensión sobre la distribución geográfica de las empresas ubicadas en el área metropolitana Cali, centrándonos en la existencia de patrones de aglomeración y en la presencia de diferencias sectoriales entre el sector preponderante (alimentos) y otras industrias. Por consiguiente, se plantean las siguientes preguntas de investigación: ¿Qué sectores económicos presentan patrones de aglomeración para las empresas localizadas en el área metropolitana de Cali? ¿Qué actividades económicas presentan mayores y/o menores niveles de densidad empresarial?

En este marco, se realizó una investigación sobre los patrones de aglomeración y los niveles de densidad empresarial (la cantidad de empresas aglomeradas por kilómetro cuadrado) de las empresas ubicadas en el Área Metropolitana de Cali. Por consiguiente, se podría considerar que dichos hallazgos sean relevantes primeramente para el conocimiento académico, y segundo para los hacedores de políticas y las asociaciones privadas (empresarios, sindicatos, agrupaciones de interés de sociedad civil...) para el análisis y el diseño de políticas territoriales destinadas a generar y mejorar el potencial competitivo de las empresas (tanto, establecidas y recién llegadas) en esta área.

Por su parte, se utilizaron datos de la Encuesta Anual Manufacturera realizada por el DANE, tomando como base información del registro mercantil de la Cámara de Comercio de Cali (CCC), para las empresas localizadas en el área metropolitana de Cali-Yumbo del 2018. De allí, se depuró la base de datos original de la Cámara de Comercio de Cali para eliminar empresas que actualmente no operan y tener una agregación sectorial coherente, dando una muestra de 1.380 observaciones. Una vez depurada la base de datos, se realizó un proceso de georreferenciación de cada firma y se calculó a la muestra, el nivel de concentración espacial usando la función K de Ripley, como los niveles de densidad empresarial (de manera similar a Duranton y Overman, 2005).

En comparación con otros estudios para Colombia (Toro, 2004) y Bogotá (Gaitán, 2013), la investigación se centró en Cali-Yumbo (tercera área metropolitana de Colombia). De igual manera, para el análisis se tuvieron en cuenta datos más recientes (2005) proporcionados por el trabajo de 2005 (Moreno-Monroy y García-Cruz, 2016) en relación con el nivel de desagregación. Con la función K de Ripley se estableció la significancia estadística de un modelo jerárquico, con base, a un conjunto de distancias (basado en intervalos de confianza), tanto a nivel global como sectorial, para las empresas localizadas en el área metropolitana de Cali- Yumbo, y así comparar los patrones de aglomeración observados con la planificación territorial para esta región.

Los hallazgos más relevantes, muestran la existencia de patrones de aglomeración en 12 sectores, con dos puntos principales de aglomeración en los sectores Centro-Norte de Cali y Acopi (Yumbo), así como diferencias en los niveles de densidad de empresarial (Baja-Media y Alta) según el sector productivo (alimentos) y tamaño de las empresas. Estos hallazgos son coherentes con la planificación territorial-urbana (POT) en Cali, pero la planificación estratégica y territorial debe prestar atención no solo a proporcionar una evolución estructurada y ordenada para la aglomeración industrial existente, sino también desarrollar estrategias prospectivas orientadas a identificar nuevos patrones potenciales de aglomeración y definir futuras vocaciones de centralidad.

Dentro del documento se presentan otras secciones dedicadas tanto a la revisión de literatura teórica y empírica como a la estrategia metodológica utilizada. Adicionalmente se muestra la investigación aplicada a los datos descritos, los resultados obtenidos y las conclusiones finales.

Desde finales del siglo XIX, la concentración y densidad de las empresas ha sido un tema de amplio debate a nivel internacional. Una argumentación relevante en este sentido fue la realizada por Marshall (1890), donde considera que alta concentración de empresas de una misma actividad económica trae ventajas como: (i) la facilidad para la consecución de mano de obra cualificada y (ii) el intercambio de conocimientos relacionados con productos, procesos e innovación y la disponibilidad de bienes intermedios.

En línea con lo anterior, en la primera mitad del siglo XX, investigaciones como las de Von Thünen (1826), Weber (1929) o Christaller (1933), relacionadas con los usos del suelo, el acceso a las materias primas, el alcance físico del mercado y el umbral de la demanda, dichos autores consideran que la ubicación de un sector industrial debe tener en cuenta la proximidad a las materias primas (reducir los costos de transporte) o al mercado (costos de transportar el producto al mercado), lo que le asegurará su permanencia en el mercado, estabilidad económica Siegel et al. (1995) y la posibilidad de alcanzar su umbral de demanda. Por tanto, a medida que más empresas toman una decisión similar, emerge un lugar central (Christaller, 1933) como generador de sistemas urbanos de diferentes tipos y tamaños, en los que se produce un conjunto de bienes, lo que permite que se genere una especialización de las ciudades y la presencia de economías de aglomeración, creando una jerarquía de lugares centrales (Gaitán, 2013).

En este mismo periodo y en contraposición a las investigaciones citadas, otros estudios generalizaron estas ideas, argumentando que la concentración de empresas no era exclusiva de empresas de un mismo sector económico y que a esta concentración podían acceder organizaciones, independiente del sector al que pertenecieran Ohlin (1933), Hoover (1948) e Isard (1956). Esta nueva visión conllevó a que se pasara del concepto de sectorial de economías de localización a un concepto más global denominado economías de urbanización (Burger et al., 2007). Sin embargo, durante varias décadas los estudios en este se mantuvieron relativamente escasos y solo hasta los años 90 (Krugman, 1991a,1991b), retomó el análisis espacial tanto en la economía como en los estudios empresariales (Porter, 1990). A partir de aquí, los trabajos en este campo, especialmente de tipo teórico, han aumentado, especialmente en lo que hace referencia a la forma como la concentración espacial de las empresas influye en el fortalecimiento de la productividad y el crecimiento.

De manera que, la ubicación también puede analizarse centrándose en la relación entre mercado y estructura social, y la existencia de economías externas como ventajas derivadas de la concentración de varios establecimientos de un mismo sector en un lugar específico, permitiendo una reducción en los costos de producción por su proximidad al mercado denominados “distritos industriales” (Marshall, 1890). De ahí que, Marshall menciona los motivos de la localización de la industria generadas de las economías externas que son: i), bajos costos de producción, ii), reducción de los costos de transacción, iii,) mayor eficiencia de los factores de producción y iv), mayor capacidad de innovación.

Por su parte, es importante mencionar el término de distrito industrial que primeramente se refería a una zona particular donde la mano de obra proveniente de una industria pesada habitaba entre las industrias y las viviendas con una menor distancia. No obstante, dicho término fue diseñado por Alfred Marshall en su libro: Principios de Economía (1890). Sin embargo, dicho concepto sufre una transformación generada por el cambio técnico y el aumento de la demanda, después de la segunda guerra mundial. En consecuencia, el economista italiano Giacomo Becattini (2000) explica el progreso económico de la industria en el centro y noroeste de Italia, para pequeñas y medianas empresas, por lo cual se generó la aglomeración de dichas empresas, produciendo de esta manera un fuerte crecimiento.

No obstante, la evidencia empírica en este sentido ha sido más bien escasa, lo cual se ha orientado a comprobar la presencia de dichos distritos, analizado como aquellas ventajas competitivas que generan las economías externas a las empresas, pero internas al distrito, produciendo beneficios para aquellas empresas localizadas en el mismo espacio geográfico (Becattini, 2000).

De este modo, Becattini (2002, pág. 23) indica que el concepto de distrito industrial se deriva en tres principales factores: (i) la vocación y tradición regional de la industria, (ii) el tamaño de las empresas aglomeradas y (iii) los mecanismos de gobernanza entre las empresas aglomeradas.

Cabe señalar, que el concepto de economías de aglomeración no solamente se concentra al aspecto sectorial, sino también al territorio, como lo define Isaksen (2001), por lo cual, el autor considera un clúster regional como una concentración de establecimientos geográficamente encerradas en un espacio muy reducido. No obstante, otros autores expresan que el alcance geográfico de un clúster regional se encuentra asociado a una ciudad, región y estado (Condo y Monge, 2002). En consecuencia, la calidad del territorio produce el cruce entre la tecnología con una determinada cultura (Becattini, 1979). En otras palabras, las empresas de una respectiva región pueden habituarse a su entorno particular (Larrea-Aranguren, 2003)

Por otra parte, Martí y Muñoz (2009), indican que las economías externas no son el principal factor determinante de la formación de clúster en la medida en que las aglomeraciones necesitan de un conjunto de acciones colectivas en términos de cooperación horizontal (entre competidores), y cooperación vertical (entre productores y usuario de insumos); solo en presencia de ellos, las aglomeraciones se vuelven robustas y generan crecimiento y competitividad.

Por su parte, es importante incorporar el concepto de economías de aglomeración hacia un aspecto territorial, con el propósito de centrar el análisis de la concentración geográfica de los agentes económicos en un área determinada que deriva a la generación de beneficios, sin importar al sector que pertenezcan. Por tanto, dicha perspectiva territorial posibilita estudiar en como la proximidad espacial, fomenta sinergias y competitividad en un área precisa. Ahora, en términos de aglomeración en infraestructura y capital humano, Glaeser (2011) considera que las ciudades son determinantes porque la cercanía espacial de las personas y las empresas potencia los beneficios económicos, reflejándose en un desarrollo sostenible y en una mejor calidad de vida. dicha apreciación, es avalada por Fujita, Krugman y Venables (1999), quienes recalcan que la concentración geográfica en áreas concretas, aportan a una economía más dinámica y eficiente.

De igual importancia, en palabras de innovación, la cercanía territorial permite la transmisión de conocimiento entre diferentes sectores (Duranton y Puga, 2004). Del mismo modo, Scott y Storper (2003) expresan que, con base en contexto de globalización, los territorios deben beneficiarse de las economías de aglomeración para robustecer su competitividad a través de redes locales de colaboración complementado con capital humano variado.

Por otro lado, Marshall (1890) describe que las economías de aglomeración se estimulan por consecuencia a la accesibilidad de las infraestructuras, posibilitando el crecimiento de empresas en territorios urbanos. Asimismo, Porter (2000) investiga como los clusters geográficos permite beneficiar a toda una región, ya que proporciona a las empresas que adopten mejores tácticas con el fin, de poder ubicarse cerca a los proveedores y a los mercados. Lo anterior, permite argumentar la relevancia de las economías de aglomeración en el desarrollo territorial.

Dentro de este orden de ideas, el concepto de las economías de aglomeración y la Nueva Geografía Económica de Paul Krugman se encuentran muy vinculadas, ya que se ambas se encaminan en explicar en como la proximidad espacial y la concentración geográfica impactan sobre el desarrollo económico y la distribución de la actividad económica en una región. Por tanto, Krugman (1991b) argumenta la presencia de fuerzas de concentración (centrípetas) que incentivan a las empresas y mano de obra se reúnan en áreas establecidas, por consecuencia de los beneficios proporcionados de las economías de escala complementado con bajos costos de transporte. De este sentido, la existencia de las economías de aglomeración ejerce como una fuerza centrípeta que estimula la concentración geográfica de la actividad económica.

Al contrario, las fuerzas centrifugas generan la dispersión de la actividad económica, dado que se presenta altos costos en el precio de la tierra, como aumento en la congestión. Sin embargo, las economías de aglomeración posibilitan a que las empresas se beneficien de las economías de escala internas (producción a gran escala en un solo lugar) como también de las externas (ganancias producidas en un entorno industrial concentrado). Lo anterior, es relevante para explicar la razón del porque las empresas prefieren localizarse en espacios de alta concentración económica, con el fin de reducir costos asociados a la producción y así incrementar su productividad (Krugman, 1991a).

Con referencia, a la relación entre las economías de aglomeración y la Nueva Geografía Económica, suministra herramientas útiles para la formulación de políticas territoriales. Es decir, entender el origen de la concentración económica facilita el diseño de estrategias que impulsen el desarrollo de clusters económicos urbanos. En resumen, la teoría de la Nueva Geografía Económica, planteada por Krugman contribuye a una base teórica para comprender la importancia de las economías de aglomeración en un entorno territorial.

En cuanto, a la posible relación entre las economías de aglomeración y la teoría de las redes, las primeras se centran en los beneficios generados por la proximidad espacial (Marshall, 1890; Fujita, Krugman, & Venables, 1999), las segundas, se refiere a las conexiones entre actores indistintamente de la cercanía, pero que pueden establecer un valor económico y social (Barabási, 2016). Dichas redes, hace referencia a las conexiones formales, como las asociaciones empresariales que derivan a la formación de spillovers de conocimiento (Audretsch & Feldman, 1996). Igualmente, los clusters económicos, que son resultado de las economías de aglomeración, pueden estudiarse como aquellas redes densas y estructuradas generando vinculaciones entre empresas, proveedores y otras instituciones (Porter, 2000). Asimismo, las conexiones con redes globales robustecen las economías locales favoreciendo el acceso a mercado y recursos internacionales (Scott & Storper, 2003). Este aspecto se comprende desde los efectos de red, que se origina por consecuencia del aumento del número de participantes, fortaleciendo la concentración económica en territorios aglomerados. Estas herramientas son fundamentales para optimizar las relaciones dentro de las economías de aglomeración y maximizar su impacto en el desarrollo territorial.

Del mismo modo, es importante mencionar los nuevos enfoques teóricos sobre la formación de redes interorganizacionales, con el propósito de comprender la manera como se relacionan las organizaciones fundamentadas en las teorías de la ciencia organizacional. Por tanto, estas primeras teorías, consideran que la organización es un modelo de trabajos determinados con exactitud, creados de forma jerárquica (Morgan, 1986). Ahora, la teoría interorganizacional examina que las relaciones entre las organizaciones dependen de su entorno para su supervivencia, por lo cual, requiere de recursos y clientes para mantenerse a sí mismas en el mercado. En otras palabras, el entorno de una organización tiene que relacionarse con otras para obtener los recursos indispensables para su permanencia en el mercado. Estas interdependencias originan redes que permite la interacción por medio de lazos directos o indirectos (Aldrich, 1979)

Por último, es importante mencionar la teoría de la dependencia de los recursos (Resource Dependence Theory, RDT), y su relación con las economías de aglomeración. Por tanto, según Pfeffer y Salancik (1978), consideran que los establecimientos no son autosuficientes, por lo que dependen de factores externos (mano de obra, insumos, tecnología y conocimiento) que generalmente se encuentran dominados por otros establecimientos en el mercado. En otras palabras, la presencia de las economías de aglomeración, minimizan la incertidumbre en cuanto al acceso a recursos, por lo cual reducen los costos de transacción relacionados con alcanzar dichos recursos.

La investigación se enfocó en explorar los patrones de aglomeración existentes y en las diferencias sectoriales entre el sector preponderante y otras industrias del área metropolitana de Cali, en coherencia con los trabajos de Ellison y Glaeser (1997), Devereux, Griffith y Simpson (2004) o Duranton y Overman (2008). Por tanto, para el respectivo análisis se formularon las siguientes preguntas: ¿Existen patrones de aglomeración de las empresas ubicadas en el área metropolitana de Santiago de Cali? ¿Existen diferencias sectoriales en los niveles de densidad empresarial? ¿Hay un sector preponderante imponiendo su propio patrón de acuerdo con los demás sectores?

Siguiendo a Duranton y Overman (2005), se estimó la aglomeración utilizando el índice de concentración espacial de la función K de Ripley, como un método que resume la frecuencia espacial en un rango de distancias y determina la existencia de agrupamiento (que revela una estructura de aglomeración a partir del patrón de ubicación) frente a la dispersión (que muestra un gráfico de ubicación cercano a una distribución aleatoria) en la ubicación de las empresas (o en sus valores), así como su significación estadística relacionada en una jerarquía de distancias (Giuliani et al. 2014). En suma, la función K como medida de la concentración espacial (estadística), determina la aglomeración o la dispersión cuando cambia el tamaño del vecindario (Ripley, 1976).

Por lo tanto, se pueden identificar las diferencias sectoriales, para la distribución desigual de la producción y la concentración industrial, evitar el sesgo de agregación y determinar la significación estadística. Con la función K de Ripley, también se podrá cuantificar la intensidad de la aglomeración, y calcular la distancia crítica (proximidad), que determina la concentración y representa el tamaño de la empresa en función del número de empleados. Adicionalmente, la función K de Ripley permite establecer la existencia de agrupamiento versus dispersión, así como su significancia estadística en una jerarquía de distancias.

En efecto, el proceso de georreferenciación, es necesario para llevar a cabo las estimaciones, por lo cual, se basó en empresas espacialmente representadas por sus coordenadas, previamente geocodificadas, siguiendo la dirección de la empresa reportada en el sistema local de coordenadas planas de Magna Colombia Oeste (SIRGAS). Dicha información se procesó utilizando el software ArcGis Versión 10.1.

Por su parte, la herramienta de análisis de conglomerados de distancia espacial utiliza una transformación común de la función K de Ripley para establecer los resultados esperados para un conjunto aleatorio de puntos como la entrada o distancia euclidiana calculada para cada par de empresas. En consecuencia, la función K se calcula de la siguiente manera:

donde: d_ij es la distancia euclidiana entre los establecimientos i y j, con n empresas (Duranton y Overman, 2005), h es el ancho de banda y f es una función Kernel.

Gaitán (2013), considera que, para probar la hipótesis nula del proceso aleatorio de distribución espacial, la prueba de la función K de Ripley debe complementarse con el análisis de intervalos de confianza utilizando el método de Monte Carlo. Es decir, simular un número suficientemente alto de patrones de una distribución de Poisson, equivalente al patrón observado en términos de intensidad y tamaño del área. Finalmente, los valores individuales se ordenan y se presentan para cada valor de las respectivas distancias (d).

Los resultados de la herramienta de software muestran una tabla con los valores esperados y observados de la función K, así como los límites superior e inferior del intervalo de confianza, para cada iteración, como se especifica en el parámetro número de bandas de distancia. Así, la regla de decisión se establecerá con base en las diferencias entre los valores observados y esperados de la función K, que permitirá identificar la existencia de concentración o dispersión (hipótesis nula de la prueba).

En otras palabras, cuando el valor observado sea superior al esperado (teórico), para un valor K, para cierta distancia, se rechazará la hipótesis nula de dispersión, en cuyo caso se puede considerar que la distribución observada está más agrupada que una distribución aleatoria a esa distancia. (Figura 1)

Por el contrario, se presenta dispersión si el valor observado es inferior al valor esperado (teórico) de K, para cierta distancia. Por lo tanto, las empresas no presentan un patrón de concentración, es decir se presenta una distribución aleatoria (dispersa) como se ilustra en la Figura 2.

La base de datos, fue proporcionada por la Cámara de Comercio de Cali, está constituida por el directorio de empresas ubicadas en el área metropolitana de Cali-Yumbo para el año 2018 y que forman parte de la Encuesta Anual Manufacturera (EAM), aplicada por Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE y con base a la información del registro mercantil de la Cámara de Comercio de Cali. Además, es importante mencionar que para la georreferenciación y los hallazgos se tuvo en cuenta la dirección del establecimiento y no la del representante legal.

Los datos fueron agregados siguiendo la Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU), revisión 4, adaptado a Colombia por el DANE. En la Figura 3 se representa la estructura jerárquica de la clasificación CIIU en la revisión 4.

Adicionalmente, se trabajó nivel de división (CIIU de 2 dígitos), para retener un número significativo de empresas en cada grupo, toda vez, que trabajar a nivel de clase CIIU de 4 dígitos, mantendría un número extremadamente reducido de empresas en muchos grupos. Como resultados se trabajó con 21 sectores mostrados en las Tablas 1 y 2.

El objeto de análisis fueron las empresas industriales ubicadas dentro del área metropolitana de Cali-Yumbo incluidas en la Encuesta Manufacturera realizada por el DANE y con base en el registro mercantil de la Cámara de Comercio de Cali. Por último, la base de datos se depuró de acuerdo con la dirección del establecimiento para asignar a cada empresa una coordenada única en el proceso de geocodificación. Como resultado de este proceso, se generó una muestra de 1.380 empresas.

Se partió de un enfoque descriptivo de la distribución porcentual sectorial de establecimientos industriales. La Tabla 1, se observa que el sector de procesamiento y conservación de carne y productos cárnicos tiene la mayor participación con 15,9%, seguido por la fabricación de prendas de vestir (10,9 %) y reparación e instalación de maquinaria y equipo (10,6%). Estas tres actividades alcanzan el 37,4% de los establecimientos de la muestra y que para efectos del análisis se agrupan en un primer nivel. El segundo nivel dada su participación porcentual dentro de la muestra, lo conforman la fabricación de productos elaborados de metal (9,6%), la fabricación de productos de caucho y plástico (8%) e impresión y reproducción de soportes grabados (7,5%); con una participación global del 25,1%. Los dos niveles, en los que se agrupan las seis actividades, representan 2/3 de las empresas del área metropolitana de Cali-Yumbo.

Por otro lado, la Tabla 2 muestra una compilación de lugares de aglomeración y hallazgos empíricos basados en la función K de Ripley. En la tabla se destacan aglomeraciones de industrias como: fabricación de productos alimenticios, prendas de vestir e impresión y reproducción, ubicados en el centro y norte de Cali. En contraste, actividades como fabricación de papel y productos de papel, material eléctrico y vehículos, remolques y semirremolques se caracterizan por la ausencia de las economías de aglomeración (dispersión, según la hipótesis nula de la prueba), a medida que aumenta la distancia entre ellas.

Por su parte, la Tabla 3 ilustra los niveles de densidad empresarial (Alta, Media y Baja), según la actividad económica, el tamaño del establecimiento y su respectiva vocación de centralidad, para los productos alimenticios (CIIU 2 dígitos, código 10). Se observa que las grandes empresas presentan niveles de densidad de aglomeración, entre medias y bajas, principalmente. Este hecho apunta, presumiblemente, a que la ubicación geográfica no es un factor determinante para este tipo de establecimientos en el área metropolitana de Cali-Yumbo, por lo cual en posteriores investigaciones concluiremos al respecto.

En la Figura 4, se puede apreciar la distribución geográfica de las empresas y sus respectivas densidades (por km²) en el área metropolitana de Cali-Yumbo. La ciudad de Santiago de Cali se identifica con color gris, mientras el área de Yumbo está representada por el color azul. El indicador de densidad de empresas por km² se divide en tres rangos: Rango Blanco: entre 0 y 16 empresas por km^2; Rango Verde: entre 16 y 66 empresas por km^2; Rango Rojo: entre 66 y 185 empresas por km^2. Es importante mencionar, que para establecer los niveles de densidad espacial fue necesario la construcción de mapas de densidad Kernel, que permite observar los puntos de la ciudad donde se dan las mayores aglomeraciones de empresas para el sector que se ha concretado previamente como aglomerado.

Para determinar el tipo de relación que se establece entre la ubicación de las empresas y las características de su entorno, como la distancia a las vías primarias o secundarias y las centralidades, se realizó un análisis exploratorio de datos espaciales, basado en los enfoques convencionales de la econometría espacial (Moreno y Vayá, 2000). La Figura 5 muestra las diferentes centralidades establecidas por el Plan de Ordenamiento Territorial (POT) de la ciudad de Cali, y su relación con la determinada vocación económica. El color índigo representa los grandes equipamientos; el naranja el abastecimiento; el marrón los servicios automotrices; el violeta los servicios industriales; el turquesa los servicios empresariales y el verde las actividades industriales. La zona de Cali es de color en gris y Yumbo de color azulado. Es importante destacar la posible influencia de la infraestructura vial para la generación de valor agregado, a nivel sectorial, del mismo modo, en posteriores investigaciones concluiremos al respecto.

Como se mencionó en la Tabla 1, la mayor cantidad de empresas, agregadas por actividad económica, se encuentra en el sector 10 (CIIU), correspondientes a 220 establecimientos (16% del total), en su mayoría pequeñas y micro, dedicadas al procesamiento de alimentos. Sin embargo, las empresas grandes y medianas tienen una mayor participación en el empleo sectorial, como se muestra ver en la Figura 5, donde el mayor diámetro de cada punto, está asociado, con una mayor cantidad de trabajo. Adicionalmente, se observa una distribución espacial con un patrón de aglomeración fuerte, cuya significancia estadística se confirma mediante la función K de Ripley (Tablas 2 y 3). La mayoría de las empresas están ubicadas en el centro de la ciudad, además de estar en áreas de alta densidad empresarial. No obstante, volviendo a la información de la Tabla 3, este patrón es diferente para las grandes empresas (cuyas densidades son medias y bajas).

En la Figura 6, el color blanco muestra la densidad entre 0 y 16 organizaciones por km²; el verde entre 16-66 empresas por km² y rojo 66-185 firmas por km². La zona de Cali es mercado en gris y Yumbo en azulado.

En resumen, los hallazgos más relevantes, muestran la existencia de patrones de aglomeración en 12 sectores, con dos puntos principales de aglomeración en los sectores Centro-Norte de Cali y Acopi (Yumbo), así como diferencias en los niveles de densidad de empresas (Baja-Media y Alta) según el sector productivo (alimentos) y tamaño de las empresas. Estos hallazgos son coherentes con la planificación territorial-urbana (POT) en Cali, pero la planificación estratégica y territorial debe prestar atención no solo a proporcionar una evolución estructurada y ordenada para la aglomeración industrial existente, sino también desarrollar estrategias prospectivas orientadas a identificar nuevos patrones potenciales de aglomeración y definir futuras vocaciones de centralidad.

De acuerdo al análisis exploratorio y con los resultados obtenidos para la función K de Ripley, se encontró que existen patrones de aglomeración para algunos sectores industriales.

La respuesta para la primera pregunta de investigación es por tanto afirmativa, ya que se encontraron patrones de aglomeración sectorial, entendiéndose a la forma en que las empresas se agrupan en un área específica. En este caso, a la menor distancia entre ellas, por lo cual, los sectores representados con el código CII: 10, 13, 14, 15, 18; son un ejemplo al respecto.

En cuanto a la segunda y tercera pregunta de investigación, encontramos diferencias en el comportamiento de los distintos sectores económicos. El sector predominante, la fabricación de productos alimenticios (CIIU 2 dígitos, código 10), mantiene patrones que no se trasladan a los demás sectores. Las grandes empresas tienen niveles de densidad de aglomeración entre medio y bajo principalmente, mientras que las medianas, micro y pequeñas empresas se encuentran entre niveles de densidad bajo y, en su mayoría, medio-alto.

Con base en los resultados presentados en el documento, se pueden plantear varias discusiones relevantes, como, por ejemplo, el impacto de la aglomeración en la productividad. En ese sentido, es relevante analizar los beneficios que las economías de aglomeración aportan a las empresas, como la reducción de costos de producción y transacción, y la mayor capacidad de innovación. También discutir las desventajas potenciales, como el aumento de costos de desplazamiento y congestión.

Comparando los resultados de la investigación con estudios previos mencionados en la revisión de la literatura, Marshall propuso que las economías de aglomeración se producen cuando las empresas y personas se concentran geográficamente, obteniendo beneficios recíprocos como la reducción de costos de transporte y la disponibilidad de insumos especializados. Del mismo modo, Glaeser argumenta que la proximidad de empresas mejora la productividad y la eficiencia debido a las sinergias creadas en áreas metropolitanas y parques industriales.

Por tanto, los resultados de la investigación confirman estas teorías, mostrando que la concentración de empresas en el área metropolitana de Cali también reduce costos y mejora la eficiencia operativa, similar a lo propuesto por Marshall y observado por Glaeser.

Por último, la necesidad e importancia de aplicar los modelos de desarrollo urbanístico y de creación de suelo para actividades productivas, en relación con las especificidades de los sectores, deduciendo que este tipo de políticas tendrán poco efecto sobre la localización como el de elaboración de productos alimenticios. Sin embargo, pueden resultar muy útiles las políticas dirigidas a potenciar las sinergias y dotaciones de factores complementarios en los sectores que presentan una tendencia alta a la aglomeración y/o concentración, o en los que la ubicación geográfica resulta un elemento determinante.

En otras palabras, las políticas de desarrollo urbano y de desarrollo industrial generan efectos asimétricos y tienen diferente efectividad dependiendo del comportamiento localizacional. De ahí que sea necesario diseñar políticas adaptadas a las características tanto del territorio como del sector sobre el que se pretende incidir.

Agradecemos la retroalimentación y apoyo al programa de inclusión productiva y social para el fomento de la economía formal, código 60185, que forma parte de Colombia Científica-Alianza EFI-Univalle, Proyecto Urbano bajo el Contrato de Recuperación Contingente No. FP44842-220- 2018.

Esta investigación no ha recibido financiación externa.

Conceptualización: Mauricio Torres Velasco; Antonio García-Sánchez; Harvy Vivas Pacheco. Metodología: Daniel Mauricio Beltrán Giraldo; Harvy Vivas Pacheco; Antonio García-Sánchez. Obtención de los datos: Mauricio Torres Velasco; Antonio García-Sánchez; Daniel Mauricio Beltrán Giraldo. Análisis de datos: Mauricio Torres Velasco; Daniel Mauricio Beltrán Giraldo; Harvy Vivas Pacheco; Antonio García-Sánchez. Redacción - Preparación del borrador original: Mauricio Torres Velasco. Redacción - Revisión y edición: Mauricio Torres Velasco; Harvy Vivas Pacheco; Antonio García-Sánchez. Supervisión: Antonio García-Sánchez; Harvy Vivas Pacheco.